基于小波能量谱和SSA-G...合直流输电系统故障测距方法_王雪芹.pdf
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1、第51 卷 第12 期 电力系统保护与控制电力系统保护与控制 Vol.51 No.12 2023年6月16日 Power System Protection and Control Jun.16,2023 DOI:10.19783/ki.pspc.221509 基于小波能量谱和 SSA-GRU 的混合直流输电系统 故障测距方法 王雪芹1,张大海1,李 猛1,公冶令姣1,于 浩1,辛光明2(1.北京交通大学电气工程学院,北京 100044;2.国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京 100054)摘要:针对混合直流输电系统故障测距存在行波波头难以识别以及固有主频不易提取的问题,提出一种基于小波
2、能量谱和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型的故障测距方案。首先,分析频谱能量与故障距离的相关关系,利用小波包分解提取小波包能量谱特征向量,作为 GRU模型输入。其次,搭建和训练 GRU 模型,挖掘时间序列中的深层次故障信息,并利用 SSA 的迭代寻优对 GRU模型参数进行优化,实现故障距离的快速准确定位。最后,在 PSCAD/EMTDC 中搭建混合三端直流输电系统模型,实验结果证明该方法定位精度高、抗干扰能力和泛化能力强,并具有一定的耐过渡电阻能力。关键词:混合直流输电系统;固有频率;
3、小波能量谱;GRU 深度学习模型;麻雀搜索算法;故障测距 Fault location method for a hybrid DC transmission system based on wavelet energy spectrum and SSA-GRU WANG Xueqin1,ZHANG Dahai1,LI Meng1,GONGYE Lingjiao1,YU Hao1,XIN Guangming2(1.School of Electrical Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.Electri
4、c Power Research Institute of State Grid Jibei Electric Power Corporation,Beijing 100054,China)Abstract:There are problems of difficult identification of the traveling wave head and difficult extraction of inherent dominant frequency in hybrid DC transmission system fault location.Thus a fault locat
5、ion scheme based on a gate recurrent unit(GRU)model optimized by a wavelet energy spectrum and the sparrow search algorithm(SSA)is proposed.First,the correlation between spectrum energy and fault distance is analyzed,and wavelet packet decomposition is used to extract the wavelet packet energy spect
6、rum feature vector as the input to the GRU model.Second,the GRU model is built and trained to mine deep-seated fault information in the time series,and the parameters of the GRU model are optimized using the iterative optimization of the SSA,so as to realize the rapid and accurate location of the fa
7、ult distance.Finally,a hybrid three-terminal DC transmission system model is built in PSCAD/EMTDC.The experimental results show that this method has high positioning accuracy,strong anti-interference ability and generalizability,and has a certain resistance to transition resistance.This work is supp
8、orted by the National Natural Science Foundation of China(No.U2066210).Key words:hybrid DC transmission system;natural frequency;wavelet energy spectrum;GRU deep learning model;sparrow search algorithm;fault location 0 引言 混合直流输电技术结合了常规直流输电和柔性直流输电在经济和技术方面的优势,成为远距离大 基金项目:国家自然科学基金项目资助(U2066210);国家电网有限公
9、司科技项目资助(5100-202155030A-0-0-00)容量输电的发展趋势1-2。但是远距离输电易受地形和环境的影响,故障发生率高,巡检难度大,实现准确的故障定位存在诸多困难3。为保障电网稳定可靠运行,减轻调度工作量,及时排除故障以减少经济损失,在线路发生故障后迅速且精准的故障定位十分重要。目前,直流输电线路故障定位方法主要包括故王雪芹,等 基于小波能量谱和 SSA-GRU 的混合直流输电系统故障测距方法 -15-障电气量分析法4、行波测距法5、固有频率法6和人工智能法74 种。1)故障分析法通过电气量分布进行故障测距,稳定性高但是计算量大,且模型参数对测距精度影响较大,适用于小规模输电
10、系统的故障定位8。2)行波测距法在准确性和快速性上有着良好的表现,但由于行波波头准确识别存在一定难度,识别误差会大大影响测距效果9。3)固有频率法测距需要提取准确的固有主频率,存在干扰信号时,测距结果往往受到影响10。行波频谱能量集中在固有主频附近,故障信息较易提取11,而且小波包能量谱可以准确提取不同频段的信号,所以利用小波包能量谱进行定位更简单可靠12。4)随着电网规模扩大,故障的随机性非线性增强,利用人工智能方法较强的数据挖掘和和自学习能力13,可提炼出更准确的故障信息,实现故障定位。文献14将双端故障信号输入 CNN 模型训练,无需时间同步便可以实现高阻接地故障定位;文献15针对三端并
11、联补偿输电线路,采用离散小波变换和 DNN 网络相结合的方式,实现故障线路和区段定位;文献16为了解决神经网络所需样本大、时间久的问题,提出一种基于广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的定位算法,并采用PSO优化算法有效提高了网络的收敛速度和训练精度。可见,利用人工智能方法进行故障定位具有一定优势。然而,直流系统故障数据多为耦合性复杂的时间序列特征,以门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)17和长短期记忆网络(long short term memory networks,LSTM)18为代表的循环网络能够
12、从时间序列中挖掘深层特征,具有较强的泛化能力,提高了故障定位精度。基于以上分析,本文提出了一种基于小波包能量谱和GRU网络的测距方案。首先,分析固有频率、故障距离和频谱能量的相关关系,并通过小波包分解提取出小波包能量谱向量作为故障定位的输入特征量;然后,构建GRU网络模型,并利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)实现对GRU网络参数的寻优,提高网络的收敛速度和训练精度。与其他定位方法相比,该方案既避免了复杂的理论推导和公式计算,又考虑了固有主频的影响。与其他人工智能方法相比,该方案能够更充分地挖掘故障数据的时间序列信息,增强抗干扰能力,提高测距精度。最后,
13、通过仿真实验证明了所提方案的有效性。1 混合三端直流输电系统结构 为了分析混合直流输电系统发生故障时输电线路的故障特征,本文基于昆柳龙混合三端直流输电系统的基本参数,搭建系统模型如图1所示。其中,直流额定电压为800 kV,架空线路L1长度为1000km,架空线路L2长度为500km,模型具体参数如表1所示。图 1 混合三端直流输电系统模型 Fig.1 Hybrid three-terminal DC transmission system model 表 1 混合三端直流输电系统参数 Table 1 Parameters of hybrid three-terminal DC transmi
14、ssion system 系统参数 参数值 交流网侧电压(1、2、3)/kV 525 LCC 换流站额定容量/MW 8000 MMC1 换流站额定容量/MW 3000 MMC2 换流站额定容量/MW 5000 LCC 换流站平波电抗器/mH 300 MMC1、MMC2 中性母线限流电抗器/mH 75 MMC1、MMC2 直流极线限流电抗器/mH 75 系统送端采用LCC换流阀,控制方式为定电流控制。受端采用MMC换流阀,其中,MMC1为定功率控制,MMC2为定电压控制。2 输电线路故障测距原理 2.1 输电线路主频率与故障距离的关系 混合直流输电线路发生故障时,线路两端存在边界效应19,使故障
15、行波沿线路向测量点传播,发生多次折反射,从而产生了行波的固有频率20。以图1的LCC-MMC端线路L1为例,当直流输电线路某点发生接地故障时,故障等效电路如图2所示。其中,A点和B点为线路测量点。图2中,Au和Bu为测量点电压,AZ为平波电抗器和直流滤波器的等效电抗,BZ为平波电抗器等效电抗,ru为反向电压波,fu为前行电压波。由电路图可以得到-16-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 CAr1ACAAC()2()()ZZutu tu tZZZZ=+(1)CBBf2BCBC()2()()ZZutu tu tZZZZ=+(2)图 2 输电线路故障等效电路图 Fig.2 Equivalent c
16、ircuit diagram of transmission line fault 固有频率的特征方程21-22为 2121()()()0ss ps-=(3)AC1AC()()()ZsZsZsZ-=+(4)C2CBB()()()ZsZsZsZ-=+(5)()esTp s-=(6)式中:1()s、2()s分别为测距端和故障点的反射系数;()p s 为拉式算子;T 为输电线路主频率周期。当1()s、2()s是实数时,有()002j121e0T-+-=(7)式中:0代表s的实部;0代表s的虚部。欧拉公式为 jecosjsin(2,0,1,2,)kk=+=(8)式中,表示角度(用弧度表示)。将式(8)
17、代入式(7)求解,得到式(9)。()002jj2 12ee,0,1,2,Tkk-+=(9)通过对以上方程的求解,得出了在测量线路终端存在系统边界,且故障点的过渡电阻不为零的情况下,故障距离d与固有主频0的关系为 120120(2),Re02(2),Re02kvdT vkv +|=+-|(10)式中:v代表行波传播速度;代表物理边界与过渡电阻之间引发的偏移角度。由式(10)可知,输电线路故障距离d和固有主频率0之间存在一定关系,因此可以利用固有主频进行故障测距。2.2 行波频谱能量与固有主频的关系 在实际应用中,固有主频的提取较为困难,但是行波频谱的能量提取简单,且行波频谱能量主要集中在固有主频
18、附近11,两者之间存在一种映射关系。为了消除线路间的耦合效应,利用Karenbauer相模变换23,将线路的正负极电压解耦,得到线模和零模分量,选取更稳定的线模电压用于故障定位。线路发生故障后,由于主频信号幅值最大,频率信号强,可通过快速傅里叶变换提取固有主频,从而找到固有主频与频谱能量之间的对应关系。以线路L1发生负极接地故障为例,设置30 过渡电阻和10 km、50 km、100 km的线路故障点,得到固有主频与频谱能量的关系曲线如图3所示。图 3 固有主频-频谱能量关系图 Fig.3 Diagram of natural frequency-spectral energy 由图3可知,故
19、障距离不同,故障行波固有主频也随之改变。在固有主频附近的行波频谱能量最高,其他频段的频谱能量较低。因此,可以利用固有主频与行波频谱能量的对应关系进行故障测距。3 故障特征提取 3.1 小波包分析理论 通过小波包能量谱可以求解出不同分解尺度上的能量,形成有规律的特征向量24。为有效提取行波频谱能量,准确识别出分布在不同频带内的能量特征,选取小波包能量谱进行特征提取。首先进行小波包分解,它比小波分解更精细、更全面,可以对不同频段的信号进行精确的提取24。图4为3层小波包分解示意图,小波包分解表达式为 1,2,21,21,2jnj nkl klljnj nkl klldhddgd+-+-=|=|(1
20、1)式中:1,21jnkd+、1,2jnkd+分别为第+1j层中奇偶节点的小波包系数;2l kh-、2l kg-分别为低通、高通滤波王雪芹,等 基于小波能量谱和 SSA-GRU 的混合直流输电系统故障测距方法 -17-器系数;k和l是与尺度函数相关的时间参数;,j nld 为小波重构表达式。图 4 3 层小波包分解示意图 Fig.4 Schematic diagram of 3-layer wavelet packet decomposition 将小波包系数进行分层重构,可以获得各个频段中的信号分量。小波重构表达式为(),1,21,2122j njnjnll kkl kkkhgddd+-=+
21、?(12)式中,2l kh-?、2l kg-?分别为低通、高通滤波器系数。3.2 小波能量谱特征提取 通过小波包分解可以得到不同频带的小波系数,采用正交分解法,所得的信号相互独立,完整保存了全部的能量信息。利用信号能量所包含的故障信息,可以进行准确的故障定位。利用小波包分解,可以得到第j频带的重构信号()jS t,其对应的小波包能量为 221()d()njjjkES ttx k=(13)式中:()jx k为小波包系数,0,1,21Nj=-,N为分解层数;1,2,kn=,n表示重构信号的采样点个数。则信号的小波能量谱向量为 12,jE EE=E (14)小波能量谱向量代表了不同频段的能量分布状况
22、,可以有效反映输电线路的短路故障信息。3.3 故障输入特征 由上述分析可知,将线路的正负极电压解耦得到线模电压后,要提取小波包能量谱。小波包分解后的信号频段要覆盖信号的最低频率,因为原始信号主要集中在较低的频率,根据小波包分解原理,将信号分解到8层,共有82个小波包子频带。db6小波为紧支撑正交实小波,正则性好、消失矩大,根据波形选择db6正交小波并提取故障后的小波能量。由于超高压直流输电线路容易出现雷击故障,在故障距离01000 km的区域,雷击会对高频区(0d,1d,2d)产生能量干扰,小波能量比正常的短路故障要高11。为消除雷电干扰,提高测距精度,本文选取d3d255区域小波能量,结合式
23、(13)和式(14),数据输入为 345552,E E EE=E (15)在1000 km的直流输电线路中,以故障距离为100、300、500、700、900 km、过渡电阻为30 的正极接地故障为例,仿真实验所得的各尺度下的小波能量分布如图5所示。图 5 故障距离与小波能量关系图 Fig.5 Relationship between fault distance and wavelet energy 从图5可以看出,在不同的故障点处,线模电压的能量谱分布存在差异。利用该差异,结合暂态行波在不同的故障距离下具有的不同固有主频和频谱能量,通过拟合小波能量与故障距离的关系,实现故障定位。4 SSA
24、-GRU 算法及故障测距方法 4.1 GRU算法 当混合直流系统发生线路故障时,具有复杂性、随机性、非线性等问题。为了更好地拟合小波能量与故障距离之间的非线性关系,利用GRU深度学习模型的强非线性拟合和特征学习能力,从复杂的时序样本数据中挖掘深层故障特性,提高故障定位的准确性。GRU可以选择性地记忆重要信息,遗忘不重要信息。它克服了传统循环网络的长期记忆问题和反向传播算法中的梯度爆炸问题,具有较高的计算效率。图6为GRU网络模型单元结构图。GRU的运算过程表示为?1111()()tanh()(1)()tztztztrtrtrththtthtttttzW xU hbrW xU hbhW xUrh
25、bhzhzh-=+|=+|=+|=-+?(16)式中:为sigmoid函数;表示矩阵元素相乘;zW、rW、hW、zU、rU和hU为输入参数的权重;zb、rb、hb为输入参数的偏置;tx为当前时刻的输-18-电力系统保护与控制电力系统保护与控制 入;tr和tz分别为重置门和更新门的输出,两个门的取值为01;1th-为之前时刻的输出;th为当前时刻的输出;th?为待更新参数。图 6 GRU 单元结构图 Fig.6 Structure diagram of GRU unit 在GRU单元中,待更新参数?th是过去信息1th-过重置门tr与当前输入tx共同决定的,重置门tr决定了新的输入信息tx与过去
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- 基于 能量 SSA 直流 输电 系统故障 测距 方法 王雪芹
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